بررسی و مقایسه روش های تشخیص نفوذ در اینترنت اشیا مبتنی بر تکنیک های یادگیری ماشین

با توجه به پیشرفت روزافزون اینترنت اشیا و تعداد رو به افزایش دستگاههای متصل به شبکه ، امنیت اینترنت اشیا به یک چالش کلیدی تبدیل شده است . تشخیص نفوذ، به عنوان یکی از حیاتی ترین مسائل در امنیت اینترنت اشیا، نقش مهمی را در حفاظت از شبکه ها و دستگاههای متصل ایفا می کند. یکی از رویکردهای مورد توجه برای تشخیص نفوذ، استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین می باشد. در این مقاله ، ابتدا روشهای سنتی تشخیص نفوذ در اینترنت اشیا بررسی می شوند که اغلب بر اساس قوانین و الگوریتم های ثابت عمل می کنند. سپس ، روشهای مبتنی بر یادگیری ماشین که توانایی تشخیص الگوهای غیرمعمول را دارند، بررسی می شوند. این روشها شامل الگوریتم های یادگیری ماشینی مانند شبکه های عصبی ، درخت تصمیم ، ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم های ماشین بیزی می باشند. مزایا و معایب هر روش بررسی شده و عملکرد آنها در تشخیص نفوذ در اینترنت اشیا مورد ارزیابی قرار می گیرد. همچنین ، فاکتورهایی مانند دقت تشخیص ، سرعت عمل ، پیچیدگی پیادهسازی و توانایی سازگاری با محیط های مختلف نیز در نظر گرفته می شوند. به طور کلی ، استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین در تشخیص نفوذ در اینترنت اشیا می تواند بهبود قابل توجهی در امنیت این شبکه ها و جلوگیری از حملات مخرافات باشد. با توجه به پیشرفتات آینده در حوزه یادگیری ماشین و اینترنت اشیا، پیش بینی می شود که روشهای تشخیص نفوذ مبتنی بر یادگیری ماشین نقش اساسی در امنیت اینترنت اشیا ایفا کنند.

کلیدواژه ها:

تشخیص نفوذ ، اینترنت اشیا ، یادگیری ماشین ، امنیت شبکه